La CPU Vera de Nvidia llega a la órbita, OpenAI presenta el chip Jalapeño y Perplexity se vuelve local
Nvidia se asocia con SpaceX para centros de datos orbitales utilizando la nueva CPU Vera. OpenAI revela su chip personalizado Jalapeño, mientras que Perplexity lanza una plataforma de agentes con prioridad local. Thomson Reuters construye un modelo legal propio, y Meta prepara su plataforma de agente 'Hatch'.
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La CPU Vera de Nvidia y los centros de datos orbitales de SpaceX
Nvidia ha lanzado oficialmente su nueva CPU Vera, un chip diseñado específicamente para manejar el 'trabajo rutinario' de la IA agente: coordinar herramientas, ejecutar código y gestionar bases de datos. SpaceXAI se ha inscrito como el primer cliente de alto perfil, planeando implementar la arquitectura Vera para potenciar su próxima generación de agentes de IA. Elon Musk reveló que SpaceX tiene la intención de llevar este hardware a la órbita, con planes de establecer centros de datos 'Starmind' para finales de 2027. La plataforma Vera, que cuenta con 88 núcleos 'Olympus' y hasta 1,2 terabytes por segundo de ancho de banda de memoria, está construida para abordar el cuello de botella donde las costosas GPU permanecen inactivas esperando instrucciones de la CPU. Al optimizar para la finalización de tareas agénticas, Nvidia afirma que el chip es hasta 1,8 veces más rápido que las alternativas x86 tradicionales. Este movimiento señala la agresiva expansión de Nvidia en el mercado independiente de CPU, apuntando a una oportunidad de 200 mil millones de dólares. Para SpaceX, el proyecto de centro de datos orbital representa una apuesta significativa por el futuro de la infraestructura. Si bien los críticos han descartado previamente la computación basada en el espacio como poco práctica, la asociación con Nvidia proporciona la densidad y eficiencia de hardware necesarias para hacer viable el concepto. Los racks endurecidos para el espacio están diseñados para ser más simples, ligeros y rentables que sus equivalentes terrestres, potencialmente cambiando la economía de la computación orbital en los próximos años.
OpenAI presenta el chip de IA personalizado 'Jalapeño'
OpenAI ha publicado los primeros resultados de referencia para 'Jalapeño', un chip de IA personalizado desarrollado en asociación con Broadcom. Diseñado específicamente para ejecutar modelos de IA en lugar de entrenarlos, el chip de 700 vatios supuestamente supera a los sistemas insignia de 1.200 vatios de Nvidia tanto en velocidad como en eficiencia energética. OpenAI atribuye a su modelo Astra y a Codex la asistencia en el diseño del chip, que tardó nueve meses desde el concepto hasta estar listo para la fabricación. A pesar del fuerte rendimiento, OpenAI no planea vender el chip comercialmente. El VP de hardware, Richard Ho, declaró que la empresa tiene suficiente demanda interna para utilizar la totalidad del suministro. Se espera que el chip llegue a los centros de datos de OpenAI a finales de este año, con una producción que aumentará hasta 2027. Ya se encuentran en desarrollo dos generaciones adicionales del chip. Este desarrollo refleja la estrategia de otros grandes laboratorios como Google, que durante mucho tiempo se ha beneficiado de sus TPU internas. Al poseer su propio silicio, OpenAI busca reducir el costo de la generación de tokens y crear un bucle de diseño más ajustado y personalizado para sus modelos futuros, reduciendo su dependencia de hardware de terceros para la inferencia.
Perplexity y Nvidia lanzan 'Computadora Portátil'
Perplexity y Nvidia han presentado 'Computadora Portátil', una nueva plataforma de agente en el dispositivo que permite a los usuarios ejecutar IA localmente en el hardware de consumo DGX Spark de Nvidia. El sistema ofrece una alternativa centrada en la privacidad a los agentes basados en la nube, permitiendo a los usuarios elegir entre los modelos Qwen 3.8 27B o el propio PPLX 27B de Perplexity para tareas locales, con la capacidad de recurrir a modelos en la nube cuando sea necesario. Este lanzamiento es particularmente significativo por sus implicaciones de costo y privacidad. Al trasladar la carga de trabajo de IA de la nube al dispositivo, los usuarios pueden realizar tareas sin consumir créditos, siempre que el trabajo permanezca local. El software se instala con un solo clic en la supercomputadora de escritorio DGX Spark, y se espera soporte para otros PC pronto. El lanzamiento sigue a informes de que Nvidia está en conversaciones para invertir miles de millones en Perplexity con una valoración que supera los 30 mil millones de dólares. Este movimiento posiciona a Perplexity para capturar la creciente demanda de IA local primero, convirtiendo los modelos de vanguardia en un respaldo ocasional en lugar de la opción predeterminada, y aprovechando el dominio de hardware de Nvidia para asegurar su posición en el mercado.
Meta se prepara para lanzar la plataforma de agente 'Hatch'
Se informa que Meta está a punto de lanzar 'Hatch', una nueva plataforma de agente de IA orientada al consumidor, en las próximas semanas. La plataforma está diseñada para completar tareas en nombre de los usuarios y contará con un nivel premium con un precio competitivo en comparación con los planes de primer nivel de OpenAI y Anthropic. Junto con la plataforma, se espera que Meta lance su próximo modelo insignia, cuyo nombre en código es 'Watermelon', en octubre. Este movimiento marca un cambio estratégico para Meta, que históricamente ha dependido de servicios gratuitos respaldados por publicidad. Al introducir una plataforma de agente paga, la compañía está intentando monetizar sus capacidades de IA directamente a través de suscripciones de los consumidores. El éxito de esta iniciativa dependerá de la capacidad del agente para manejar tareas complejas de múltiples pasos de manera efectiva. Los analistas de la industria están observando de cerca para ver si Meta puede hacer la transición exitosa de su enorme base de usuarios a un modelo de IA pago. La capacidad de la plataforma para integrarse con los ecosistemas sociales existentes mientras proporciona utilidad genuina será el diferenciador clave en un mercado cada vez más concurrido de agentes de IA personales.
Thomson Reuters construye un modelo de IA legal propio
Thomson Reuters ha presentado su primer modelo de IA creado internamente, desarrollado reutilizando el Qwen de código abierto de Alibaba y entrenándolo con décadas de contenido legal de la firma. El proyecto de dos años costó 40 millones de dólares en potencia informática y personal, y la ejecución de entrenamiento más reciente costó 450.000 dólares. El modelo ha sido probado internamente y, según se informa, supera a Claude Opus 4.8, Gemini 3.1 Pro y GPT-5.5 en tareas legales específicas. El CTO Joel Hron enfatizó la importancia estratégica de este movimiento, comparando el alquiler de modelos de IA con alquilar una casa, donde el usuario no acumula capital a largo plazo. Al construir su propio modelo, Thomson Reuters busca retener el valor y el control sobre su base de conocimiento especializado. Una versión de pesos abiertos del modelo estará disponible para los investigadores. Este desarrollo resalta una tendencia creciente entre las grandes empresas con conjuntos de datos profundos y propietarios. A medida que los costos de entrenamiento disminuyen y los modelos base de código abierto mejoran, las empresas optan cada vez más por construir soluciones personalizadas en lugar de depender únicamente de API de terceros, buscando un mejor rendimiento y eficiencia de costos a largo plazo.
Accelerated Understanding lanza IA basada en física
La profesora de Caltech Anima Anandkumar y el ingeniero Benedikt Jenik han lanzado 'Accelerated Understanding', una startup centrada en entrenar IA para pronosticar la evolución del mundo físico en lugar de predecir texto. Los modelos de la compañía utilizan 'operadores neuronales', un diseño basado en física que rastrea eventos a través del espacio y el tiempo 3D, apartándose de la arquitectura tradicional de transformers. En pruebas iniciales, el modelo procesó 5 billones de puntos de datos en una sola ejecución, que los fundadores afirman que es 5 millones de veces la capacidad de los mejores modelos de Google y Anthropic. La compañía se dirige a aplicaciones empresariales, incluyendo el desarrollo de materiales para chips, predicción de clima extremo y robótica. Los fundadores notablemente rechazaron una oferta de puestos principales y una participación del 35% en el proyecto 'Prometheus' de Jeff Bezos para emprender esta empresa. Esta decisión subraya su convicción de que el modelado basado en física es el camino superior para la próxima generación de IA, posicionando a la startup como un competidor directo de los modelos masivos y centrados en texto que actualmente dominan la industria.
Hackers chinos aumentan ataques utilizando DeepSeek
Una investigación de TeamT5 indica que los grupos de hackers respaldados por el estado chino han más que duplicado su volumen de ataques después de integrar modelos de IA de código abierto, específicamente DeepSeek, en sus operaciones. Los investigadores informan que estos grupos prefieren DeepSeek debido a su combinación de alto rendimiento y salvaguardas cibernéticas relativamente laxas en comparación con otros modelos de vanguardia. Según los informes, los hackers están utilizando la IA para ayudar a escribir código de intrusión, saquear sistemas de correo electrónico corporativos y mapear objetivos. Si bien las preocupaciones de seguridad se han centrado en gran medida en el posible mal uso de los modelos de primer nivel, este informe destaca el riesgo significativo que representan los modelos más baratos y accesibles que carecen de restricciones de seguridad sólidas. Esta tendencia se alinea con las advertencias del Instituto de Seguridad de IA, que señaló en mayo que las capacidades cibernéticas autónomas de IA están avanzando rápidamente. La capacidad de actores maliciosos para aprovechar la IA de código abierto para escalar sus operaciones presenta un desafío complejo para la ciberseguridad, sugiriendo que el enfoque puede necesitar cambiar hacia asegurar los modelos mismos en lugar de solo la infraestructura a la que se dirigen.